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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動(dòng)器及其制備方法，包括頂部絕緣層、外部負(fù)電極、外部負(fù)極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負(fù)電極引線、外部正電極、外部正極側(cè)負(fù)電極隔離半球、外部正電極引線、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負(fù)電極層、壓電介質(zhì)層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)輛仿真技術(shù)領(lǐng)域，提供一種車(chē)門(mén)護(hù)板仿真自動(dòng)化壓頭加載方法及系統(tǒng)，方法包括：S1，基于有限元軟件，對(duì)車(chē)門(mén)內(nèi)飾模型的多個(gè)結(jié)構(gòu)件和連接點(diǎn)賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù)，所述多個(gè)結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型；S2，按各結(jié)構(gòu)件的實(shí)際連接關(guān)系，裝配車(chē)門(mén)護(hù)板模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于nginx的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求代理方法及系統(tǒng)；本發(fā)明屬于()技術(shù)領(lǐng)域；啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽(tīng)模塊，等待并接收來(lái)自客戶端的請(qǐng)求。當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，解析請(qǐng)求頭信息，提取請(qǐng)求目標(biāo)的地址、端口和協(xié)議；對(duì)提取的請(qǐng)求目標(biāo)信息的地址、端口和協(xié)議進(jìn)行驗(yàn)證；若請(qǐng)求目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置，其中，新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道；所述主管道為兩端開(kāi)口的中空結(jié)構(gòu)；所述第一管道和所述第二管道分別設(shè)置在所述主管道內(nèi)；所述主管道上固定設(shè)置有第一水囊、第二水囊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電表測(cè)量和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于門(mén)控循環(huán)單元和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的電表誤差預(yù)測(cè)方法，采集電表的工作數(shù)據(jù)，計(jì)算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測(cè)數(shù)據(jù)向量；將檢測(cè)數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓(xùn)練好的電表誤差預(yù)測(cè)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于地質(zhì)?設(shè)備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開(kāi)倉(cāng)智能決策方法，包括：獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建有限元模型；獲取模擬開(kāi)倉(cāng)參數(shù)；當(dāng)盾構(gòu)機(jī)達(dá)到開(kāi)倉(cāng)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開(kāi)倉(cāng)參數(shù)；計(jì)算每個(gè)斷面的開(kāi)倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；選取開(kāi)倉(cāng)斷面池；選出至少一個(gè)最優(yōu)開(kāi)倉(cāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標(biāo)仿真優(yōu)化方法，包括以下步驟：建立電主軸的有限元模型；選擇若干個(gè)優(yōu)化目標(biāo)以及與優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)的若干個(gè)因素；采用正交試驗(yàn)方法創(chuàng)建正交試驗(yàn)方案表；根據(jù)正交試驗(yàn)方案表，使用有限元模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)，得到每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的若干組試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動(dòng)的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：步驟1：獲取多工序工藝產(chǎn)線中各工序的工藝參數(shù)，構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集；步驟2：根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線中各工序的運(yùn)作機(jī)制和關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建工藝質(zhì)量預(yù)測(cè)大模型；步驟3：采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)檢測(cè)與深度語(yǔ)義關(guān)鍵點(diǎn)提取的水下自主建圖方法，首先，自主系統(tǒng)通過(guò)三目視覺(jué)、主動(dòng)聲納獲取環(huán)境信息；其次，利用MEK?SLAM融合數(shù)據(jù)與估計(jì)位置與姿態(tài)，聯(lián)合物理?深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建雙分支網(wǎng)絡(luò)，減小水下圖像的干擾；然后，將經(jīng)過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了涉及基于改進(jìn)YOLOv8的CIP肺部CT影像的檢測(cè)方法，過(guò)程為：采集肺部CT影像后提取肺實(shí)質(zhì)圖像，輸入經(jīng)過(guò)離線訓(xùn)練好的CIP肺部CT影像檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到包含目標(biāo)檢測(cè)框及置信度的圖。CIP肺部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種徑向調(diào)隙復(fù)合式磁力耦合器，包括多組調(diào)節(jié)裝置及分段式筒體。通過(guò)調(diào)整盤(pán)面凸輪的旋轉(zhuǎn)角度，驅(qū)動(dòng)滑臂徑向移動(dòng)，同步調(diào)節(jié)徑向永磁體與銅環(huán)的氣隙及軸向永磁體與銅環(huán)的嚙合面積，從而控制輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。本發(fā)明采用多組獨(dú)立調(diào)節(jié)裝置，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩疊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及清洗設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于激光除銹的鋼板預(yù)處理清洗設(shè)備?；诩す獬P的鋼板預(yù)處理清洗設(shè)備包括是輸送帶、激光發(fā)生裝置以及風(fēng)刀。輸送帶包括帶體及多根托輥，多根托輥沿輸送方向間隔地排列，帶體套設(shè)于多根托輥外，用于承托和運(yùn)輸鋼板；激...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用LNG冷能與煙氣余熱的自適應(yīng)零碳發(fā)電系統(tǒng)，屬于LNG冷能利用技術(shù)、工業(yè)廢氣處理廢熱回收以及CO2捕集領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在LNG冷能與煙氣余熱的回收利用上效率低下，難以對(duì)煙氣進(jìn)行有效處理以減少環(huán)境污染，且發(fā)電系統(tǒng)易受LN...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及參數(shù)化設(shè)計(jì)與自動(dòng)化建模技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電子設(shè)備參數(shù)化模型自動(dòng)生成方法。該方法包括以下步驟：獲取電子設(shè)備數(shù)據(jù)，并進(jìn)行尺寸異常分析，得到尺寸異常數(shù)據(jù)；基于尺寸異常數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)電子設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行尺寸優(yōu)化，生成電子設(shè)備優(yōu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于雨洪資料特征分類(lèi)構(gòu)建動(dòng)態(tài)單位線庫(kù)的洪水預(yù)報(bào)方法，其包括以下步驟：S1,歷史數(shù)據(jù)采集；S2，數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理；S3，洪水資料分類(lèi)模型構(gòu)建；S4，單位線計(jì)算與入庫(kù)；S5，實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)；S6，可視化與驗(yàn)證；使得通過(guò)實(shí)時(shí)接收氣象部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的宮頸細(xì)胞自動(dòng)檢測(cè)方法，該方法基于YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行了重點(diǎn)優(yōu)化，提升了識(shí)別精度。改進(jìn)后的YOLOv8模型引入了大可分離內(nèi)核注意力模塊LSKA(Large Separable Ker...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳播指數(shù)的文旅爆款識(shí)別方法和介質(zhì)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)數(shù)據(jù)片面、評(píng)價(jià)不精準(zhǔn)、缺乏動(dòng)態(tài)跟蹤的問(wèn)題，通過(guò)數(shù)據(jù)采集：從多個(gè)社交媒體平臺(tái)和主流媒體采集與文旅項(xiàng)目相關(guān)的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括賬號(hào)信息、發(fā)布相關(guān)文旅IP的節(jié)目?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)HRNet的多權(quán)重耕地地塊提取方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：人工標(biāo)注獲取三分類(lèi)耕地面和二分類(lèi)耕地輪廓線數(shù)據(jù)集；利用訓(xùn)練后HRNet和SPHRNet提取區(qū)域遙感影像三分類(lèi)耕地面灰度圖和二分類(lèi)耕地輪廓線灰度圖；對(duì)三分類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種意圖識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待查詢的第一問(wèn)題文本；對(duì)第一問(wèn)題文本進(jìn)行預(yù)處理，得到第二問(wèn)題文本；按預(yù)設(shè)匹配方式，對(duì)第二問(wèn)題文本進(jìn)行意圖匹配，以確定第一問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的查詢意圖；其中，預(yù)設(shè)匹配方式包括以下至少一種：正則建模意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于粒子群優(yōu)化算法的多傳感器協(xié)同參數(shù)優(yōu)化方法，以目標(biāo)的位置和移動(dòng)速度作為粒子、以傳感器的采樣周期Tsys、傳感器的發(fā)射數(shù)量e(tk)和傳感器?目標(biāo)的匹配關(guān)系U(tk
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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